飛行中に中途半端にぶつかった？鳥が注意を払っていないのではなく、太陽エネルギーが眩しすぎるのです

米国エネルギー省の子会社であるアルゴンヌ国立研究所は、鳥類と太陽光発電施設との相互作用を特定し監視する技術を開発中である。このプロジェクトは、鳥類の保護と太陽光発電施設の計画とレイアウトにとって積極的な意義を持つだろう。

統計によると、世界中で毎年数十億羽の鳥が死んでいますが、その中には、10億人近くが殺されました。

2019年4月、コーネル鳥類研究所の報告書は次のように指摘した。米国では毎年約6億羽の鳥が高層ビルへの衝突により死亡している。

しかし、この結果は鳥の視力が悪いためではなく、建物内に設置されたガラスのカーテンウォール、ガラス窓、植物が原因で飛んでいる鳥が「道を踏み外し」、建物に衝突する可能性があるためです。

しかし、それ以外のことを知っている人はほとんどいません非常に致命的な鳥を殺す太陽エネルギー装置もあります。

米国の太陽エネルギーは毎年数万羽の鳥を「殺している」

無公害、豊富な埋蔵量、再生可能な自然などの太陽エネルギーの利点を考慮して、人々は太陽エネルギー施設をますます採用するでしょう。

しかし、太陽光発電システムの設置が増えるにつれ、人々は野生生物や環境への影響を懸念するようになりました。たとえば、太陽エネルギーの鏡面反射は、野生動物や鳥の視覚に影響を与える可能性があります。

米国のアルゴンヌ国立研究所は、限られたデータに基づいて、米国における鳥と太陽光発電パネルとの衝突に関するデータを推定する研究結果を2016年に発表した。

その中で、データが示しているのは、オールアメリカ事業規模の太陽光発電施設では、年間 37,800 ～ 138,600 羽の鳥が殺されています。

注: 鳥の死因については不確実性があるため、推定される数の範囲はさらに大きくなります。

この数は、建物や車両との衝突によって毎年殺される数億羽の鳥に比べればわずかですが、放っておけば、世界中で太陽光発電施設が増加するにつれて、太陽エネルギーによって殺される鳥の数は増加するでしょう。

評価報告書で明らかになった米国の太陽光発電の可能性

したがって、これらの死がいつどのようにして起こるかをより深く理解することは、人々がそれらの死を効果的に防ぐのに役立ちます。これは一方では鳥の保護にもなり、他方では太陽光発電施設の周囲での鳥の活動を減らします。スタッフの清掃作業も大幅に軽減されます。それは双方にとって有利な状況です。

コンピュータービジョンテクノロジーを使用して影響を定量化する

鳥と太陽エネルギーとの相互作用を評価するために、科学者はそれらの相互作用を定量化していますが、現在の手動によるデータ収集方法では時間と労力がかかります。

最近、米国エネルギー省傘下のアルゴンヌ国立研究所が解決策を発表しました。コンピュータービジョンと人工知能技術を使用して、鳥と太陽光発電インフラとの相互作用を監視します。

具体的には、Argonne Lab の新しいプロジェクトでは、コンピューター ビジョン テクノロジーと人工知能モデルを組み合わせて、監督する人間よりも低コストで、ソーラーパネル上の鳥の活動を測定し、鳥がソーラーパネルを飛んだり、止まったり、衝突したりするときのデータを収集します。

「このすべての情報を収集するには、人々が現場の施設を歩き回らなければなりません」とチームの生態学者リロイ・ウォルストンは言う。鳥の死骸の発見には非常に時間と労力がかかり、費用もかなり高額になります。 」

さらに、手動による収集方法も頻度と範囲が非常に限られているため、ソーラーパネル周囲の鳥の行動に関するデータを取得することが困難です。

「太陽光発電インフラが鳥類の個体数にどのような影響を与えるかについては憶測もあるが」と、このプロジェクトを主導したリモートセンシング科学者の浜田有紀氏は語る。しかし、何が起こっているのかを科学的に理解するにはさらに多くのデータが必要です。 」

アルゴンヌ国立研究所は、米国政府の最大かつ最も古い科学研究機関の 1 つです。この 3 年間の鳥と太陽の相互作用モニタリング プロジェクトは、米国エネルギー省の太陽エネルギー技術局から 130 万ドルの資金提供を受け、この春に開始されました。

鳥の識別はドローンの識別よりも複雑です

レポートによると、このプロジェクトの目標を達成するには、次の 3 つのタスクが必要です。

• ソーラーパネルの近くの移動物体を検出します。
• どの物体が鳥であるかを特定します。
• イベント (止まり、飛行、衝突など) を分類します。

科学者はまた、深層学習を使用して鳥とその行動を識別するモデルを構築する予定です。

アルゴンヌ大学の初期のプロジェクトでは、研究者は上空を飛行するドローンを識別するようにコンピューターを訓練しました。

ドローン検出モデルの開発者であるソフトウェアエンジニアのアダム・シマンスキー氏は次のように述べています。鳥と太陽エネルギーとの相互作用に関するプロジェクトは、ドローンを識別する技術に基づいていますが、より洗練されたものになります。

たとえば、ソーラー デバイスのカメラは上方ではなくソーラー パネルに向けられるため、背景はより複雑になります。さらに、システムは鳥と、雲、昆虫、人などの視野内の他の移動物体を区別する必要があります。

プロジェクトの初期段階では、研究者は1つまたは2つの太陽光発電所にカメラを設置し、ビデオを記録して分析します。コンピューター モデルをトレーニングするには、何時間ものビデオを手動で処理して分類する必要があります。

さらに、衝突は比較的まれであるため、おもちゃの鳥などのオブジェクトを使用して衝突をシミュレートできるため、システムはトレーニング例として使用できる初期情報を得ることができると研究者らは述べています。

モデルのトレーニングが完了したら、カメラ内でリアルタイムビデオを実行し、飛行中の鳥と太陽の相互作用を分類します。もちろん、これはエッジ コンピューティングに関わるもう 1 つの課題です。エッジ コンピューティングでは、情報処理センターがデータの収集場所に近づきます。

Szymanski 氏はさらに、「大量のビデオを録画して分析のために研究室に送り返す経済的リソースがありません。そのため、エッジでリアルタイムに実行できるように、より効率的なモデルを設計する必要があります」と付け加えました。 。」

広範囲にわたる重要性: より多くの野生動物を保護する

報告書によると、このプロジェクトは太陽光発電施設周辺での鳥の活動を検出、監視、報告することに加えて、このシステムは、衝突が発生した場合にも太陽光発電施設のスタッフに通知します。

これらの結果は、人々が鳥と太陽エネルギーの相互作用をより深く理解するのに役立つでしょう。太陽エネルギー施設の設置を支援し、野生動物への影響を軽減できます。

その後、浜田氏は、この技術は太陽光発電設備のさらに大規模なフィールド試験に向けた準備が整い、プロジェクト中に収集されたデータはモード設定のさまざまな側面が最適かどうかをテストするために使用できると述べた。。

同時に、これらのデータは次のような質問にも答えます。

特定の種類の鳥は太陽光発電施設ではより脆弱ですか?

衝突は、一日または一年の特定の時間帯に増加しますか?

ソーラーパネルの位置はさまざまな相互作用に影響を及ぼしますか?

太陽光発電施設は鳥に生存可能な生息地を提供できるでしょうか?

さらに、技術的フレームワークは、適切なデータを使用して他の野生動物を監視するために人工知能を再訓練することもできます。

「パターンが特定されれば、その知識は野生動物の保護プログラムに活用できます」と浜田氏は語った。

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